Zusammenfassung
Kapitel 2 des ersten Teils erklärt zunächst detailliert die verschiedenen Verhaltensanomalien auf Anlegerebene. Hierzu werden drei Kategorien von Rationalitätsfallen aufgestellt: Die Verwendung von vereinfachenden Heuristiken zur Bewältigung kognitiver Beschränkungen innerhalb des gesamten Bewusstseinsprozess, die eingeschränkte Entscheidungsfähigkeit durch Emotionen, Stimmungen und psychologische Motive sowie den beeinflussenden normativen Druck innerhalb der Gruppenorientierung. Anschließend wird gezeigt, dass sich diese Verhaltensanomalien durch ihr systematisches und oftmals gleichgerichtetes Auftreten auf der Marktebene kummulieren und hier gewisse Kursanomalien verursachen. Darauf aufbauend bilden ausgewählte verhaltenswissenschaftliche Modelle, die eine Abbildung dieser preislichen Fehlbewertungen mithilfe der Verhaltensanomalien erklären, den Abschluss dieses Teils.
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Notes
- 1.
Vgl. Unser (1999): 143 f. [174].
- 2.
Wiswede (2012): 78. [182].
- 3.
Vgl. Kiehling (2001): 33–37 [91]. Dies entspricht auch dem von der Behavioral Finance vertretenen beschränkt bzw. quasi-rationalen Anleger (vgl. Abschn. 1.3.1). Miller zeigt in Experimenten, dass das menschliche Gehirn fähig ist nur etwa sieben Informationseinheiten gleichzeitig zu bearbeiten. Siehe dazu Miller (1956): 81 f. [113].
- 4.
- 5.
Vgl. Tversky/Kahneman (1974): 1124 [171] und Goldberg/von Nitzsch (2004): 49 [61]. Heuristiken können sowohl bewusst als auch unbewusst verwendet werden. Sie werden meist dann genutzt, wenn der Entscheider von zu vielen Informationen gleichzeitig überflutet wird, Zeitdruck vorliegt oder er noch keine Erfahrungen in bestimmten Problemstellungen besitzt. Diese Kriterien liegen besonders bei der Anlage an Kapitalmärkten vor. Siehe dazu Jurczyk (2002): 88 [79] und Goldberg/von Nitzsch (2004): 50 [61], Blechschmidt (2007): 17 [19].
Für die ausführliche Darstellung von Heuristiken bei der Aktienauswahl in Form von Anlagetechniken siehe Weber (2011): 79–130 [180].
- 6.
- 7.
Vgl. Tversky/Kahneman (1974): 1124, 1127 [171] und von Nitzsch/Friedrich (1999): 19 [175]. Dies erklärt unter anderem den „Home-Bias“, wonach Investoren bei der Auswahl der Wertpapiere nationale Titel stärker gewichten, da hierüber Informationen leichter verfügbar sind. Siehe dazu ausführlicher bei Schiereck/Weber (2000): 4 [145] und Schriek (2009): 120 f. [148].
- 8.
- 9.
- 10.
- 11.
Vgl. Kahneman (2012): 167 f., 173 [83] und Montier (2010): 71 f. [114]. Ad-hoc-Mitteilungen beinhalten diesen Effekt. Bei Finanzanalysten führt dieser dazu, dass bei Gewinnprognosen aktuelle Informationen eine zu starke Gewichtung erhalten und somit die Einschätzungen zu optimistisch oder pessimistisch ausfallen. Siehe dazu Wolff/Wolff (2000): 148 [183] und Löffler/Weber (1999): 4 [101].
- 12.
Vgl. Oehler (1995): 48 [124], Eisenführ/Weber/Langer (2010): 202 [43] sowie Kahneman (2012): 174 f. [83]. Beispielsweise wird die Wahrscheinlichkeit auffälliger Todesursachen (Autounfall, Flugunglück) über- und die Gefahr unauffälliger (Herzinfarkt, Grippe) unterschätzt. Siehe dazu Shefrin (2000): 15 f. [150], Klöhn (2006): 109 [94] sowie Teigelack (2009): 92 [164].
- 13.
Vgl. De Bondt/Thaler (1985): 793–804 [33].
- 14.
Vgl. Dette (1998): 216 f. [38] und Kottke (2005): 89 f. [95]. Anschauliche Equity-Stories spielen hier eine besondere Rolle. Siehe dazu Dobelli (2011): 53–55 [39]. Diese Form überschneidet sich mit den beiden anderen, da hervorstechende und bereits erlebte Szenarien leichter vorstellbar sind. Siehe dazu Stephan (1999): 101, 127 [158] und Taleb (2008c): 103 f. [163].
- 15.
- 16.
Vgl. Blechschmidt (2007): 23 [19].
- 17.
In einem positiven Marktumfeld werden demnach negative Nachrichten positiver gesehen aufgrund des vertrauten Kontexts. Siehe dazu Jaunich (2008): 30 [76].
- 18.
Vgl. Blechschmidt (2007): 23–25 [19] und Dobelli (2012): 93–95 [40]. Für diesen von Asch untersuchten Effekt gibt es zwei Erklärungsansätze. Zum einen nimmt die Konzentration bei der Informationsaufnahme stetig ab und zum anderen scheint der erste Eindruck sehr wichtig zu sein. Siehe dazu Asch (1946): 258–290 [4].
Wenn der letzte Eindruck stärker im Gedächtnis bleibt, spricht man auch vom Recency-Effekt. Er überwiegt den Primat-Effekt aber nur, wenn Unterbrechungen in der Darbietung vorliegen. Siehe dazu Kottke (2005) 55 f. [95].
- 19.
Vgl. Kiehling (2001): 52 [91].
- 20.
Das Prinzip wurde erstmals von Tversky und Kahneman 1974 beschrieben. Siehe dazu Tversky/Kahneman (1974): 1124, 1128 [171], Chapman/Johnson (1994) [29], Stephan (1999): 101, 108 f. [158], Dette (1998): 217 f. [38], Unser (1999): 163 f. [174] sowie Eisenführ/Weber/Langer (2010): 206 [43].
Der Effekt wurde in zahlreichen Experimenten untersucht. Beispielsweise mussten zwei Gruppen innerhalb von 5 Sekunden zwei unterschiedliche Aufgaben lösen: erste Gruppe 8*7*6*5*4*3*2*1; zweite Gruppe 1*2*3*4*5*6*7*8. Die Zeitknappheit führte dazu, dass lediglich das erste Produkt (der Anker) berechnet und anschließend das Gesamtergebnis durch Extrapolation geschätzt wurde. In beiden Fällen war die Anpassung nicht ausreichend und entsprechend beide Ergebnisse weit unter dem tatsächlichen Wert 40.320. Allerdings lag das Ergebnis der ersten Gruppe (2.250) weit über dem der zweiten (512) aufgrund des höher gesetzten Ankers. Siehe dazu Tversky/Kahneman (1974): 1128 [171] und Montier (2010): 66 [114].
- 21.
- 22.
Vgl. Löffler/Weber (1999): 4 [101], Shefrin (2000): 22 [151] sowie Teigelack (2009): 116 [164]. Tendenziell seltener unterliegen Experten anderen Heuristiken wie z. B. die Verfügbarkeitsheuristik. Siehe dazu Florack/Scarabis (2003): 45 [55].
Die Verankerungsheuristik kommt auch bei der Schätzung von Wahrscheinlichkeiten zur Geltung. Zudem begründet sie auch die Präferenzumkehr, für die der Kompatibilitäts-Effekt verantwortlich ist. Siehe hierzu ausführlich Goldberg/von Nitzsch (2004): 69 [61] und Eisenführ/Weber/Langer (2010): 409 [43].
- 23.
- 24.
- 25.
Hierbei beinhaltet Repräsentativität die spezielle Beziehung eines Objektes (z. B. Ereignis, Person) zu einer Objektklasse (z. B. Gruppen). Demnach ist ein Objekt repräsentativ für eine Objektklasse, falls es viele Merkmale dieser Klasse aufweist bzw. eine Beobachtung gut „in ein Schema passt“. Siehe dazu Maas/Weibler (1990): 82–89 [104].
- 26.
Kahneman und Tversky haben zu dem Phänomen einige Aufsätze veröffentlicht. Siehe dazu Tversky/Kahneman (1971): 23–31 [169], Kahneman/Tversky (1972): 430–454 [85], Kahneman/Tversky (1973): 237–251 [86] und Tversky/Kahneman (1974): 1124 [171]. Siehe zusätzlich bei Kiehling (2001): 51 [91], Flemisch (2006): 216 f. [54], Pelzmann (2006a): 15 [127] sowie Teigelack (2009): 100 [164].
Kahneman und Tversky verdeutlichen in einer Studie den Effekt, indem sie eine Untersuchungsgruppe fragten, welche Geburtenfolge (Mädchen = M; Junge = J) MMMMMM oder MJJMMJ wahrscheinlicher wäre. Ohne zu berücksichtigen, dass das Geschlecht bei der Geburt unabhängig vom Geschlecht der zuvor geborenen Kinder ist, hielt die Mehrheit die zweite Möglichkeit für wahrscheinlicher, obwohl beide Folgen eine gleich hohe Eintrittswahrscheinlichkeit aufweisen. Siehe dazu Kahneman/Tversky (1972): 432 [85].
- 27.
- 28.
- 29.
Diese Anomalie wird in Abschn. 2.2 näher erläutert.
- 30.
- 31.
- 32.
- 33.
Der Effekt wurde erstmals von Gilovich, Vallone und Tversky 1985 untersucht. Siehe dazu Gilovich/Vallone/Tversky (1985) [59], Hirshleifer (2001): 1545 f. [70], Shefrin (2000): 175–182 [150] sowie Jaunich (2008): 33 [76]. Das Hot-Hand-Phänomen wird auch als Erfolgsbegründung von Value-Werten und für die Überbewertung von sogenannte Glamour-Stocks herangezogen. Siehe Abschn. 3.2.
- 34.
Vgl. Mazanek (2006): 85 [109]. Anleger setzen einen Bezugspunkt für die Rendite fest (Prospect Theory) und besitzen eine positive (negative) Risiko-Rendite-Assoziation, wenn die Rendite sich über (unter) diesem befindet. Zudem zeigen Untersuchungen, dass sich Unternehmen risikofreudig (risikoscheu) verhalten, wenn ihre Ergebnisse unterhalb (oberhalb) der durchschnittlichen Eigenkapitalrendite des Marktes als Referenzpunkt liegen. Siehe dazu Oehler (1995): 37 [124] und Müller (2003): 122 [117].
- 35.
Sie gilt mittlerweile als bedeutendste Alternative zur klassischen Erwartungsnutzentheorie und ist seit ihrer Entwicklung von Kahneman und Tversky 1979 mit Grundstein für die Erklärung des sogenannten begrenzt rationalen Handelns. Siehe dazu Abschn. 1.3.1 sowie Simon (1957): 198–200 [154], Kahneman/Tversky (1979): 263–291 [87], Unser (1999): 35 [174], Barberis/Huang/Santos (2005): 224–265 [10] und Frühwirth (2013): 730 f. [58].
- 36.
Vgl. Kahneman/Tversky (1979): 277 [87], von Nitzsch/Friedrich (1999): 41 [175], Florack/Scarabis (2003): 40 f. [55] sowie Goldberg/von Nitzsch (2004): 86 f. [61]. Die Wertefunktion bildet lediglich ein Konzept, wobei die Steigung der Funktion bei verschiedenen Personen und Situationen variieren kann. Siehe dazu Goldberg/von Nitzsch (2004): 88 [61].
- 37.
Vgl. Kahneman/Tversky (1979): 268 f. [87], Tversky/Kahneman (1981): 453 [172], Götte (2006): 90 f. [62] sowie Mattern (2008a): 14 [108]. Der Reflection Effect wird häufig in der Werbung unter anderem auch für Wertpapierprodukte benutzt. Die Manipulation des Bezugspunktes durch unterschiedliche Präsentationen (Gewinnchance oder Verlustrisiko) eines im Grunde eindeutigen Sachverhaltes kann zu unterschiedlichen Entscheidungen führen, je nach hervorgerufener Risikofreude oder Risikoaversion (Framing Effect). Siehe dazu Kahneman/Tversky (1984): 343 f. [89], Weber/Camerer (1998): 122 [179], Goldberg/von Nitzsch (2004) [61]: 90, Klöhn (2006): 95 f. [94], Soman (2009): 379–396 [155] sowie Dobelli (2011): 173–175 [39].
- 38.
Vgl. Shefrin/Statman (1985): 777–790 [151].
In diesem Zuge ist ein weiteres Phänomen – das „Mental Accounting“ – von Bedeutung. Bezogen auf den Kapitalmarkt besagt es, dass Anleger meist nicht ihr Gesamtportfolio betrachten, sondern für jeden Investmenttitel ein unabhängiges „geistiges Konto“ führen, welche alle eine eigenständige S-förmige Wertefunktion aufweisen. Der Disposition-Effekt kann hierbei bspw. dazu führen, dass das „mentale Konto“ eines Wertpapiertitels, welcher sich im Verlustbereich befindet, bevorzugt behandelt wird, obwohl andere Titel wesentlich bessere Prognosen besitzen, aber einen niedrigeren subjektiven Wert vermitteln, da sie sich im Gewinnbereich befinden. Hierbei können Anleger zugleich risikoavers und -freudig agieren, was ein irrationales Verhalten bedeutet. Das Konzept wurde erstmals 1980 von Thaler beschrieben. Siehe dazu Thaler (1980): 39–60 [165], Thaler (1999b): 183–206 [167], Kottke (2005): 92–97 [95], Belsky/Gilovich (2007): 31–44 [15] sowie Schriek (2009): 36–40 [148].
- 39.
Vgl. Weber/Camerer (1998): 170 f. [179], Kiehling (2001): 98 f., 141 [91] und Montier (2010): 76–84 [114]. Dieser Effekt kann besonders im Gewinnbereich durch massenpsychologische und andere starke psychische Effekte überlagert werden, sodass Anleger auch im Gewinnbereich risikofreudig bleiben. Siehe dazu Kiehling (2001): 161 [91].
- 40.
- 41.
- 42.
- 43.
Vgl. von Nitzsch/Friedrich (1999): 62 [175].
- 44.
- 45.
Vgl. Mazanek (2006): 108 [109].
- 46.
Vgl. Isen (1984): 179 f. [75], Schwarz/Bohner (1990): 165 [149] und Kiehling (2001): 38 [91].
Beide Zustände können irrationales Verhalten verursachen und werden im Rahmen dieses Buches synonym verwendet. Hinzu kommt noch der Begriff Gefühle. Dabei sind Gefühle gegenüber Stimmungen intensiver und auf bestimmte Objekte gerichtet und entgegen den eher körperlichen Emotionen eher psychisch geprägt. Siehe dazu Mazanek (2006): 107 [109].
Für eine ausführliche Thematisierung der Rolle der Emotionen in der ökonomischen Theorie sowie der Entscheidungstheorie siehe Kaufman (2006): 78–95 [90] und Merkle (2007) [111].
- 47.
Vgl. Jaunich (2008): 35 [76].
- 48.
- 49.
- 50.
Vgl. Pinner (1997): 206 [129].
- 51.
- 52.
Vgl. Röckemann (1995): 37 [136].
- 53.
- 54.
Die eigenständige Wahl des Bezugspunktes durch den Anleger, sodass dieser bei der Gesamtbetrachtung aller „mentalen Konten“ möglichst optimal gelegt ist, nennt man Hedonic Framing. Durch Integration und Segregation werden Gewinne und Verluste zwischen den einzelnen Konten und auch zeitlich miteinander verrechnet, um höchstmögliche Zufriedenheit zu erzeugen. Siehe dazu ausführlicher Thaler/Johnson (1990): 646–652 [168], Thaler (1999b): 186 f. [167] sowie Blechschmidt (2007): 44 [19].
- 55.
- 56.
- 57.
- 58.
- 59.
Vgl. Goldberg/von Nitzsch (2004): 117 [61].
- 60.
- 61.
- 62.
Vgl. von Nitzsch/Friedrich (1999): 40 [175]. Hohe irreversible Kosten in Form von realen Kosten (bspw. Geldaufwendung für die Informationssuche) oder ideellen Kosten (bspw. durch eine zeitaufwendige Auseinandersetzung mit der Anlageentscheidung) führen zu einem hohen Commitment. Siehe dazu Teigelack (2009): 99 [164].
- 63.
- 64.
Vgl. Jurczyk (2002): 113 [81].
- 65.
Vgl. Thaler (1980): 51–54 [165], Kahneman/Tversky (1982): 172 f. [88], Kiehling (2001): 58 [91] und Goldberg/von Nitzsch (2004): 135 [61]. Das Gegenstück zum Ignorieren von Verlusten stellt der sogenannte Pride Effect dar, der das Gefühl des Stolzes beschreibt, den ein Anleger empfindet, weil er die Gewinne den eigenen Fähigkeiten zuschreibt („fundamentaler Attributionsfehler“) und der bewirkt, dass diese zu früh realisiert werden. Entsprechend lässt sich mit der Regret Aversion und dem Pride Effect auch der Disposition Effect begründen. Siehe dazu Goldberg/von Nitzsch (2004): 135 [61].
- 66.
Vgl. Shiller (2005): 56 [153], Mazanek (2006): 102 [109] sowie Götte (2006): 39 [62]. Allerdings kann grundsätzlich Bedauern auch durch passives Verhalten entstehen, wenn dadurch Gewinnchancen verpasst werden. Dies unterstützt Überreaktionen der Kurse nach oben. Siehe dazu Goldberg/von Nitzsch (2004): 136 [61] und Shiller (2005): 56 [153].
- 67.
Vgl. Roßbach (2001): 13 [139].
- 68.
- 69.
- 70.
- 71.
- 72.
- 73.
- 74.
- 75.
Vgl. Teigelack (2009): 144 f. [164]. In diesem Zusammenhang skizziert der sogenannte Hindsight-Bias das Phänomen, dass man sein Wissen vom Eintritt eines Ereignisses aufgrund späterer Informationen überschätzt (nach dem Motto: „das habe ich kommen sehen“). Er beruht auf der Arbeit von Fischhoff aus dem Jahr 1975. Siehe dazu Fischhoff (1975): 288–299 [53], Shefrin (2000) [150]: 102, Kiehling (2001): 62 [91], El-Sehity et al. (2002): 227–235 [44], Kottke (2005): 103–105 [95], Taleb (2008a): 30 [162], 101 f. sowie Dobelli (2011): 57–59 [39].
- 76.
Gemäß dieser irrationalen Kontrollüberzeugung glauben bspw. viele Spieler beim Lotto an eine höhere Gewinnchance, wenn sie selbst ihre Zahlen auswählen. Siehe dazu Maas/Weibler (1997): 113 f. [106], Unser (1999): 191 [174], Schriek (2009): 48 [148] sowie Dobelli (2011): 65–67 [39].
Bereits die im Rahmen der Repräsentativitätsheuristik aufgeführte Überschätzung von kausalen Zusammenhängen erhöht das Gefühl der Beherrschbarkeit und fördert somit die Kontrollillusion (vgl. Abschn. 2.1.1).
Neben der Verfügbarkeitsheuristik begründet auch die Kontrollillusion den Home-Bias, da die Anleger glauben, dass sie bei heimischen Titeln eine größere Kontrolle besitzen. Untersuchungen zeigen jedoch, dass keine besseren Prognosen für heimische Märkte vorliegen. Siehe dazu Jurczyk (2002): 121 f. [81].
- 77.
Vgl. De Bondt/Thaler (1995): 389 [35], Deaves/Lüders/Luo (2009): 555–575 [37], Belsky/Gilovich (2007): 161–168 [15], o. V. (2011d): 82 [121] sowie Menkhoff/Schmeling/Schmidt (2013): 92–101 [110]. Zahlreiche Studien belegen das Overconfidence-Phänomen: Über 80 % der Teilnehmer an einer Untersuchung glaubten, dass ihre Fähigkeiten als Autofahrer in Relation zu allen anderen sich bei den oberen 30 % befänden. Siehe dazu Svenson (1981): 143–148 [161].
Overconfidence kann als Produkt zahlreicher anderer Effekte gesehen werden, die als Erklärungsansätze dienen (Repräsentativitätsheuristik, Verfügbarkeitsheuristik, Verankerungsheuristik, Kontrollillusion, Hindsight-Bias, Kognitive Dissonanz, Fundamentaler Attributionsfehler). Siehe dazu Kottke (2005): 112 [95].
Die Modellierung der Selbstüberschätzung findet in Abschn. 2.3 statt. Siehe dazu Glaser/Nöth/Weber (2009): 535–543 [60].
- 78.
- 79.
- 80.
Vgl. Kiehling (2001): 80 f. [91].
- 81.
- 82.
Vgl. Wiswede (2012): 106–108 [182].
- 83.
Vgl. Jaunich (2008): 39 f. [76].
- 84.
Vgl. Kiehling (2001): 143–146 [91], Müller (2003): 130 [117] sowie Lüscher-Marty (2012): 287 f. [103]. Für empirische Studien zum Herdenverhalten siehe Caparrelli/D’Arcangelis/Cassuto (2004): 222–230 [26] und Schmeling (2007): 32–59 [146]. Für eine ausführliche Darstellung aller Auswirkungen des Herdenverhaltens auf die Investoren und die Kapitalmärkte siehe Dreman (1977): 99–213 [42]. Beruht das Verhalten dabei auf gleichgerichteten Informationen, handelt es sich um rationales Herdenverhalten, wohingegen irrationales Herdenverhalten weder auf diesen noch auf Anreizen beruht. Siehe dazu Zhu (2009): 15–26 [185] und Nöth/Weber (2001): 4–18 [120].
- 85.
Vgl. Riesman (1952): 9–21 [134], Kiehling (2001): 65 [91], Shiller (2002): 21 [152] sowie Brudermann/Fenzl (2008): 60 [23]. Solche neuen Situationen liegen an den Finanzmärkten besonders bei Displacements oder externen Schockereignissen vor, für die die Marktteilnehmer nur unzureichende Erfahrungswerte haben. Siehe dazu Fenzl (2009): 29 [51]. Studien fanden heraus, dass drei Komponenten notwendig sind, um Menschen anfällig für Suggestion durch andere zu machen: 1) Ahnungslosigkeit, Unkenntnis und Orientierungslosigkeit, 2) ängstliche bzw. euphorische Erregung, 3) erklärungsbedürftiges Umfeld. Siehe dazu Schachter/Singer (1962): 379–399 [143], Salganik/Dodds/Watts (2006): 854–856 [141] sowie Olsson/Nearing/Phelps (2007): 3–11 [126].
- 86.
- 87.
Vgl. Röckemann (1995): 42 [136].
- 88.
Vgl. Rapp (1997): 92 [130] und Braun (2007): 89 [21].
Dadurch, dass die Medien und Experten sich bei ihrer Themenwahl an den Erwartungen der Marktteilnehmer orientieren und diese i. d. R. bestärken, findet eine sogenannte „soziale Infektion“ statt, die durch einen positiven Rückkopplungseffekt charakterisiert ist. Diese Kettenreaktion bildet die Grundlage für die Entstehung von Spekulationsblasen. Siehe dazu Rapp (1997): 89 [130] und Kiehling (2001): 154, 164 [91].
- 89.
- 90.
- 91.
Vgl. Röckemann (1995): 39 [136], Fenzl (2009): 15 [51] und Kitzmann (2009): 20 f. [93]. Orientieren Anleger ihre Entscheidungen sukzessive am Verhalten anderer (Informationskaskaden), können diese Entscheidungen individuell zwar rational sein, aber es besteht durchaus die Möglichkeit eines Irrtums. Siehe dazu Brunnermeier (2001): 148–157 [24] und Shiller (2005): 159 [153]. Am Markt herrscht hierbei das Motto: „Wo Tauben sind, da fliegen Tauben zu.“ Siehe dazu Pelzmann (2006b): 54 [128].
- 92.
Vgl. Roßbach (2001): 16 f. und Kiehling (2001): 168 f. [91].
- 93.
- 94.
Vgl. Jaunich (2008): 44 [76].
- 95.
Vgl. Frantzmann (1989): 86 [56], Oertmann (1994): 229 [125], Kiehling (2001): 133 [91], Malkiel (2003): 159 f. [107] sowie Kottke (2005): 17 [95]. Demnach würde ein Portfolio, bestehend aus relativ kleinen Unternehmen und dem gleichzeitigen Leerverkauf von größeren, eine Überschussrendite erzielen, was der Markteffizienz widerspräche. Siehe dazu Murschall (2007): 45 [118].
- 96.
Vgl. Wilkens/Müller-Schotte (1998): 23 [181], Fama/French (1992): 433 [46] sowie Murschall (2007): 45 f. Weitere Erklärungsansätze bilden die Transaktionskostenhypothese (vergleichsweise hohe Transaktionskosten beim Handel kleinerer Unternehmenswerte), die Tax-Loss-Selling-Hypothese (verstärkte Nachfrage nach Unternehmenstiteln mit fallenden Kursen, um mit diesen Verlusten die Steuern zu senken; hierfür sind kleinere Unternehmen anfälliger) und die Hypothese des seltenen Handelns (durch Autokorrelation ist das gemessene Risiko verzerrt). Siehe dazu Roll (1981): 884 f. [137], Stoll/Whaley (1983): 57–79 [159], Reinganum (1983): 89–104 [132] sowie Frantzmann (1989): 88 [56].
- 97.
- 98.
- 99.
- 100.
Siehe dazu Abschn. 2.1.1; unter anderem die Repäsentativitätsheuristik, Verfügbarkeitsheuristik und das Hot-Hand-Phänomen.
- 101.
- 102.
Vgl. Lakonishok/Shleifer/Vishny (1994): 1541–1578 [98] und Warwick (2000): 137 [176].
Für weitere Charakteristika der beiden unterschiedlichen Werte siehe dazu Abschn. 3.2 und 4.1.1.2. Value-Werte sind charakterisiert durch ein hohes B/M-Verhältnis und gelten als finanziell angeschlagen, wohingegen Growth-Werte eine relativ niedrige B/M-Relation aufweisen und als wachstumsstark gelten. Siehe dazu Murschall (2007): 52 [118], Weber (2007): 76 f. [178] sowie Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 140 [25].
- 103.
- 104.
Den negativen Zusammenhang zwischen KGV und Rendite beschreibt Basu (1983): 135 [12]. Fama/French (2006): 2173 [49] zeigen einen negativen Zusammenhang zwischen KCV und Rendite, Litzenberger/Ramaswamy (1979): 163–195 [100] zwischen der Dividendenrendite und der Gesamtrendite. Den negativen Zusammenhang zwischen Umsatzwachstum und zukünftiger Rendite stellen Lakonishok/Shleifer/Vishny (1994): 1549 [98] fest. Bhandari (1988): 514 [17] beweist einen positiven Bezug zwischen dem Verschuldungsgrad und der Rendite.
- 105.
Vgl. Jaunich (2008): 46 [76].
- 106.
Vgl. Malkiel (2003): 250–252 [107], Kottke (2005): 19 [95] sowie Murschall (2007): 61 [118]. Erstmalig wurde dieses Phänomen von Jegadeesh und Titman durch eine Handelsstrategie aufgezeigt, die nach einer drei- bis zwölfmonatigen Formationsperiode aus den nach Performance sortierten Titeln die Gewinner für drei bis zwölf Monate kauft und Verlierer leerverkauft. Siehe dazu Jegadeesh/Titman (1993): 70 [77].
- 107.
Vgl. Chan (1988): 158 [27].
- 108.
Vgl. Bromann/Schiereck/Weber (1997): 612–616 [22].
- 109.
Vgl. Rouwenhorst (1998): 267–284 [140]. Data Mining (Methoden: Data Snooping, Dredging und Fishing) dient grundlegend bei Kursanomalien als Kritikpunkt. Es meint eine gezielte Auswahl der analysierten Daten mit dem Ziel Muster zu erkennen. So wird der Behavioral Finance vorgeworfen, dass dadurch ex-post fast immer Marktanomalien feststellbar sind. Siehe dazu Black (1993): 9 [18], MacKinlay (1995): 5 [106] sowie Haugen (1999): 68 f. [69].
- 110.
Vgl. Jegadeesh/Titman (2001): 708 [78], Weber (2007): 83 [178] sowie Schriek (2009): 117 [148]. Dieser unzureichenden Anpassung unterliegen auch Finanzanalysten, wodurch der Effekt auf den Kapitalmärkten noch verstärkt werden kann, da sie auch noch dazu tendieren, dem Herdenverhalten zu folgen. Siehe dazu Teigelack (2009): 122–124.
- 111.
- 112.
- 113.
- 114.
- 115.
Siehe dazu De Bondt/Thaler (1985): 793–804 [33], De Bondt/Thaler (1989): 197 [34], Schiereck/De Bondt/Weber (1999): 110 [144] sowie Balvers/Wu/Gilliland (2000): 745–772 [8].
Stotz et al. (2004) [160] haben in diesem Zusammenhang festgestellt, dass Fondsmanager eher sich vom Mittelwert entfernende Kurse erwarten (Durchschnitts-Aversion).
- 116.
Vgl. Fama et al. (1969): 17 f. [45]
- 117.
Siehe hier und bei der folgenden Skizzierung der Ereignisse bei Jaunich (2008): 49–54 [76].
- 118.
- 119.
- 120.
Vgl. Michaely/Thaler/Womack (1995): 587 [112].
- 121.
- 122.
- 123.
- 124.
- 125.
- 126.
- 127.
Vgl. Barberis/Shleifer/Vishny (1998): 315 [11].
- 128.
Der Regimewechsel wird dabei durch einen Markov-Prozess 1. Ordnung abgebildet. Dadurch ist die Gewinnänderung in der Periode t nur von der in der Vorperiode abhängig und somit auch das vorherrschende Regime. Siehe dazu Barberis/Shleifer/Vishny (1998): 318 [11].
Für eine genaue Betrachtung der regimespezifischen Wahrscheinlichkeiten sowie der Regimewechselwahrscheinlichkeiten siehe Barberis/Shleifer/Vishny (1998): 321–323 [11].
- 129.
- 130.
Für eine ausführliche Betrachtung der privaten und öffentlichen Signale sowie die Herleitung des Wertpapierpreises siehe Daniel/Hirshleifer/Subrahmanyam (1998): 1845 f. [31].
- 131.
In diesem Modell mit einem gleichbleibenden Overconfidence-Niveau lassen sich lediglich der Contrarian-Effekt, nicht aber positive Korrelationen im Rahmen eines Momentum-Effektes erklären. Dies wird durch eine Erweiterung des Modells um ein ergebnisabhängiges Overconfidence-Niveau ermöglicht. Siehe dazu Daniel/Hirshleifer/Subrahmanyam (1998): 1855–1863 [31].
- 132.
Die Noise Trading Modelle, insb. der Positive-Feedback-Trading-Ansatz erklären Überreaktionen durch Marktakteure, die sich lediglich an der Preisentwicklung der Vergangenheit ausrichten, wodurch ein Momentum entsteht. Siehe dazu De Long/Shleifer/Summers/Waldmann (1990): 379–395 [36] und Shleifer (2008): 154–174. Ähnlich argumentiert das Informationsdiffusionsmodell von Hong und Stein, wobei ebenfalls sogenannte Momentum-Trader durch ihren Markteinstieg aus einer verzögerten Preisanpassung ein Momentum und somit eine Überreaktion erzeugen, die sich innerhalb eines Mean-Reversion-Prozesses auflöst. Siehe dazu Hong/Stein (1999): 2143–2184 [72]. Weitere Modelle erklären Über- oder Unterreaktionen durch Overconfidence und der damit verbundenen Überschätzung der eigenen Informationen (siehe dazu Odean (1998b): 1887–1934 [123] sowie Daniel/Hirshleifer/Subrahmanyam (2001): 921–965 [32]) sowie durch Mental Accouting und den Dispositionseffekt (siehe dazu Grinblatt/Han (2005): 311–339) [65].
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Averbeck, D. (2018). Verhaltens- und Marktanomalien im Blickwinkel der Behavioral Finance. In: Added Value von Behavioral-Finance-Fonds. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-55924-6_2
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